Toshkent moliya instituti r. H. Ayupov, G. R. Boltaboeva raqamli iqtisodiyot asoslari

Ko’rsatgichlari 

An’anaviy ma’lumot 

bazalari 

Big Data (Katta 

ma’lumotlar) ma’lumot 

bazalari 

Ma’lumotlar hajmi 

Gigabaytdan 

terabaytgacha 

Petabaytdan 

zetabaytgacha 

Saqlash usuli 

Markazlashgan 

Markazlashmagan 

Ma’lumotlarning tuzilishi 

Tuzilmali 

Yarim tuzilishli va 

tuzilmasiz 

Ma’lumotlarni saqlash va 

qayta ishlash modellari 

Vertikal model 

Gorizontal model 

Ma’lumotlarning o’zaro 

bog’liqligi 

Kuchli 

Kuchsiz 

IqtisodiyotvaBigData 

(Kattama’lumotlar) 

ningbir-

birigao’zarobog’liqligigao’zigahosisbotsifatidaGartnerkompaniyasiningengyangit

exnologiyalaruchuntuzilganHypeCycleninggrafiginingtahliliniko’ribchiqishmumki

n. 

Natijalarniko’ribchiqishnatijasidashuniaytishmumkinki, 

BigData 

(Kattama’lumotlar) 

texnologiyasiperspektivvarivojlanayotgantexnologiyalardanfaolishlatilyotgantexno

logiyalarqatorigao’tganhamdaiqtisodiyotgayaxshiginafoydakeltiraboshlagan. 

Shundayqilib,  BigData  (Kattama’lumotlar)  texnologiyalariqandaydirmodaemas, 

balki, 

usizzamonaviybiznesbozordaraqobatqilaolmaydigantexnologiyalarqatorigakiradi.   

---

Toshkent Moliya instituti 

R.H. Ayupov va G.R. Boltaboeva 

 

 

McKinsey&Company  konsalting  firmasining  ta’kidlashicha,  Big  Data 

(Katta  ma’lumotlar)  texnologiyasining  iqtisodiyotda  beshta  asosiy  ishlatish 

yo’nalishlari mavjud: 

1.  “Shaffof” informatsiya hosil qilish; 

2.  Matematik jihatdan asoslangan boshqaruv qarorlari qabul qilish; 

3.  Shaxsiy  intilishlarni  hisobga  olgan  holda  mijozlarni  tor  darajada 

segmentlashtirish; 

4.  Murakkab analitika hisobiga qaror qabul qilish tezligini oshirish; 

5.  Keyingi  avlod  mahsulotlari  va  hizmatlarini  yaratish  va  rivojlantirish 

(masalan,  sotilgan  mahsulotlarga  o’rnatilgan  datchiklar  va  moslamalar 

yordamida ularda profilaktik qobiliyatlarni amalga moshirish). 

Konsalting firmasining fikricha, Big  Data (Katta ma’lumotlar) texnologiyalari 

raqobatga  va  individual  korxonalarning  rivojlanishiga  imkon  beradilar.Katta 

hajmdagi  ma’lumotlar  tahlili  ishlab  chiqarish  samaradorligini  oshirish  poydevori 

bo’lib qoladi. Masalan, chakana savdoda katta hajmli ma’lumotlardan foydalangan 

o’zining  operatsion  foydasini  60%  dan  ham  ko’proq  oshirishga  imkon  topadi. 

Ammo, hozirgi paytda iqtisodiyotning u yoki bu sohasida ishlayotgan tashkilotlar 

uchun  asosiy  muammo  Big  Data  (Katta  ma’lumotlar)  ni  tahlil  qila  oladigan 

mutaxassislarning  yetishmovchiligidir.  Masalan,  2018  yilga  kelib,  AQSH  da  Big 

Data  (Katta  ma’lumotlar)  bilan  ishlay  oladigan  mutahassislar  yetishmovchiligi 

190 ming nafarga yetadi. Analitik ma’lumotlar bilan ishlagan holda biznes qarorlar 

qabul qiluvchi boshqaruvchilar yetishmovchiligining soni esa salkam 1,5 millionga 

yetadi.  Shuni  ham  alohida  ta’kidlash  kerakki,  iqtisodiyotda  Big  Data  (Katta 

ma’lumotlar) texnologiyalari qandaydir abstract trend yoki moda emas, balki real 

ishlayotgan  instrumentariydir.  Ko’pchilik  tashkilotlar  Big  Data  (Katta 

ma’lumotlar)  texnologiyasini  mijoz-servis  tizimlarida  yoki  operatsion 

samaradorlikni  oshirish  uchun  ishlatadilar.  Lekin  bu  texnologiya  tavakkalchilikni 

boshqarish  yo’nalishida  eng  kam  miqdorda  ishlatiladilar.  Economist  Intelligence